mesin Pembelajaran

Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam. semua konsep yang semakin popular. Nampaknya seperti sesuatu dari masa depan, tetapi ia semakin banyak digunakan dalam semua bidang kehidupan. Tidak hanya di Internet, tidak hanya pada penglihatan komputer. Mereka mendiagnosis penyakit, mengoptimumkan masalah, memandu kereta dan pelbagai perkara lain.

Apa yang akan kita bincangkan

Kami tidak akan menyiarkan berita. Kami akan berusaha mendapatkan maklumat berguna seperti biasa di Ikkaro. Mengumpulkan alat, cuba menerangkan konsep, melakukan contoh Pembelajaran Mesin. Aplikasi dalam bidang yang berbeza, seperti IoT, dan sebarang lembar data menarik yang anda dapati.

Saya bukan pakar. Saya sedang dalam proses pembelajaran tetapi saya fikir saya dapat menyumbangkan pengetahuan yang saya peroleh dan perbaiki dengannya.

Kawalan suara pada PC dan RaspberryPi dengan Whisper

kawalan suara pada pc dan raspberry pi

Idea projek adalah berikan arahan suara untuk berinteraksi melalui PC kami atau Raspberry Pi kami menggunakan model Voice-to-text Whisper.

Kami akan memberikan perintah yang akan ditranskripsi, ditukar kepada teks, dengan Whisper dan kemudian dianalisis untuk melaksanakan perintah yang sesuai, yang boleh daripada melaksanakan program kepada memberikan voltan kepada pin RaspberryPi.

Saya akan menggunakan Raspberry Pi 2 lama, USB mikro dan saya akan menggunakan model Voice-to-text yang dikeluarkan baru-baru ini oleh OpenAI, Whisper. Pada akhir artikel anda boleh lihat sedikit lagi berbisik.

Teruskan membaca

Google Colaboratory atau Google Colab

Google bekerjasama di Jupyter Notebook pemaju google

Bekerjasama, juga dipanggil google colab Ini adalah produk Penyelidikan Google dan digunakan untuk menulis dan menjalankan Python dan bahasa lain dari penyemak imbas kami.

Apa itu

Saya meninggalkan anda panduan untuk pemula yang melengkapkan artikel ini dengan sempurna

Colab adalah Jupyter yang dihoskan, dipasang dan dikonfigurasi, supaya kita tidak perlu melakukan apa-apa di komputer kita tetapi hanya bekerja dari penyemak imbas, pada sumber di awan.

Ia berfungsi sama seperti Jupyter, anda dapat lihat artikel kami. Mereka adalah Notebook atau buku nota berdasarkan sel yang boleh berupa teks, gambar atau kod, dalam langkah Python ini, kerana tidak seperti Jupyter Colab pada masa ini hanya kernel Python yang dapat digunakan, mereka berbicara mengenai pelaksanaan yang lain seperti R, Scala, dll. , tetapi tidak ada tarikh yang dinyatakan.

Teruskan membaca

Kursus untuk belajar Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam dan kecerdasan buatan

kursus pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam. Kepentingan data

Ini adalah sumber terbaik yang saya dapati untuk belajar mengenai Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam dan topik Kepintaran Buatan yang lain.

Terdapat kursus percuma dan berbayar dan dari pelbagai peringkat. Sudah tentu, walaupun terdapat beberapa dalam bahasa Sepanyol, kebanyakannya dalam bahasa Inggeris.

Kursus percuma

Untuk permulaan

Saya membahagikannya kepada kursus pendek (dari 1 hingga 20 jam). Ini adalah untuk hubungan pertama dengan subjek.

Teruskan membaca

Cara menukar jadual dari PDF ke Excel atau CSV dengan Tabula

Lulus dan tukar pdf ke csv dan cemerlang

Melihat data sejarah yang ditawarkan oleh sebuah balai cerdas meteorologi di bandar saya, saya melihatnya mereka hanya menawarkannya secara grafik dan untuk dimuat turun dalam bentuk PDF. Saya tidak faham mengapa mereka tidak membiarkan anda memuat turunnya dalam csv, yang akan lebih berguna untuk semua orang.

Oleh itu, saya telah mencari satu penyelesaian untuk meneruskan jadual ini dari pdf ke csv atau jika seseorang ingin memformat Excel atau Libre Office. Saya suka csv kerana dengan csv anda boleh melakukan apa sahaja yang anda dapat menangani python dan perpustakaannya atau anda boleh mengimportnya dengan mudah ke mana-mana spreadsheet.

Oleh kerana idenya adalah untuk mencapai proses automatik, apa yang saya mahukan adalah skrip untuk bekerja dengan Python dan di sinilah Tabula masuk.

Teruskan membaca

Tutorial Anaconda: Apa itu, bagaimana memasangnya dan bagaimana menggunakannya

Sains Data Anaconda, data besar dan pytho, pengedaran R

Dalam artikel ini saya meninggalkan a Panduan pemasangan Anaconda dan cara menggunakan pengurus pakej Conda anda. Dengan ini kita dapat membuat persekitaran pembangunan untuk python dan R dengan perpustakaan yang kita mahukan. Sangat menarik untuk mula bermain-main dengan Pembelajaran Mesin, analisis data dan pengaturcaraan dengan Python.

Anaconda adalah edaran Sumber terbuka dan bebas dari bahasa pengaturcaraan Python dan R yang banyak digunakan di pengkomputeran saintifik (Sains Data Sains Data, Pembelajaran Mesin, Sains, Kejuruteraan, analitik ramalan, Data Besar, dan lain-lain).

Ia memasang sebilangan besar aplikasi yang digunakan secara meluas dalam disiplin ilmu ini sekaligus, dan bukannya memasangnya satu persatu. . Lebih daripada 1400 dan yang paling banyak digunakan dalam disiplin ini. Beberapa contoh

  • Kekenyangan
  • Pandas
  • Aliran Tensor
  • H20.ai
  • Berserabut
  • Musytari
  • Senja
  • OpenCV
  • matplotLib

Teruskan membaca

Cara memasang Keras dan TensorFlow dari backend di Ubuntu

cara memasang keras pada ubuntu

Selepas menamatkan Kursus Pembelajaran Mesin, Saya mencari di mana untuk meneruskan. Persekitaran pembangunan yang digunakan dalam kursus prototaip Octave / Matlab bukanlah yang digunakan oleh orang, jadi anda harus melakukan sesuatu yang lebih berkualiti. Antara calon yang paling banyak dicadangkan kepada saya adalah Keras, menggunakan backend TensorFlow. Saya tidak akan mengkaji sama ada Keras lebih baik daripada alat atau kerangka lain atau sama ada memilih TensorFlow atau Theano. Saya hanya akan menerangkan bagaimana ia boleh dipasang di Ubuntu.

Mula-mula saya mencuba memasangnya dari dokumentasi halaman rasmi, dan mustahil, saya selalu mempunyai beberapa ralat, beberapa soalan yang tidak dapat diselesaikan. Pada akhirnya saya pergi mencari tutorial khusus mengenai cara memasang keras di Ubuntu Namun saya telah menghabiskan dua hari menghabiskan banyak masa pada waktu malam. Pada akhirnya saya telah mencapainya dan saya meninggalkan anda bagaimana saya berjaya sekiranya ia dapat membuka jalan untuk anda.

Oleh kerana kami akan mengikuti langkah-langkah yang disarankan oleh laman web yang saya tinggalkan dari sumber pada akhir tutorial, kami akan memasang PIP yang tidak saya miliki, untuk menguruskan pakej. pip di linux, sistem pengurusan pakej ditulis dalam python.

sudo apt-get install python3-pip sudo apt install python-pip

Teruskan membaca

Saya telah menamatkan kursus Pembelajaran Mesin Coursera

Saya telah menamatkan kursus Pembelajaran Mesin Coursera

Saya telah menyelesaikan Kursus Pembelajaran Mesin yang ditawarkan oleh universiti Stanford di Coursera, dan kerana sudah ada beberapa orang yang bertanya secara terbuka dan tertutup mengenai saya, saya ingin memperincikan sedikit lagi apa yang saya rasa dan bahawa sesiapa yang memutuskan untuk melakukannya tahu apa yang akan mereka cari.

Ia adalah satu kursus percuma mengenai Pembelajaran Mesin, diajar oleh Andrew Ng. setelah selesai jika anda mahu, anda boleh memiliki sijil yang menyokong kemahiran yang dicapai dengan harga € 68. Ia dibahagikan kepada 3 tiang, video, Ujian atau Quizz dan latihan pengaturcaraan. Ia dalam Bahasa Inggeris. Anda mempunyai sari kata dalam beberapa bahasa, tetapi bahasa Sepanyol tidak begitu baik dan kadangkala sudah ketinggalan zaman, lebih baik jika anda memasukkannya dalam bahasa Inggeris.

Ia cukup teori. Tetapi mungkin itulah sebabnya rasanya cara yang baik untuk bermula kerana anda bukan sahaja akan belajar apa yang harus dilakukan tetapi mengapa anda melakukannya.

Teruskan membaca